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5 個常用的 Python 庫

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5 個常用的 Python 庫

  1. difflib
 
  difflib 是一個專注于比較數據集(尤其是字符串)的 Python 模塊。為了具體了解您可以使用此模塊完成的幾件事,讓我們檢查一下它的一些最常見的函數。
 
  SequenceMatcher
 
  SequenceMatcher 是一個比較兩個字符串并根據它們的相似性返回數據的函數。通過使用 ratio(),我們將能夠根據比率/百分比來量化這種相似性。
 
  語法:
 
  SequenceMatcher(None, string1, string2)
 
  下面這個簡單的例子展示了該函數的作用:
 
  from difflib import SequenceMatcher
 
  phrase1 = "Tandrew loves Trees."
 
  phrase2 = "Tandrew loves to mount Trees."
 
  similarity = SequenceMatcher(None, phrase1, phrase2)
 
  print(similarity.ratio())
 
  # Output: 0.8163265306122449
 
  get_close_matches
 
  接下來是 get_close_matches,該函數返回與作為參數傳入的字符串最接近的匹配項。
 
  語法:
 
  get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity)
 
  下面解釋一下這些可能有些混亂的參數:
 
  word 是函數將要查看的目標單詞。
 
  possibilities 是一個數組,其中包含函數將要查找的匹配項并找到最接近的匹配項。
 
  result_limit 是返回結果數量的限制(可選)。
 
  min_similarity 是兩個單詞需要具有的最小相似度才能被函數視為返回值(可選)。
 
  下面是它的一個使用示例:
 
  from difflib import get_close_matches
 
  word = 'Tandrew'
 
  possibilities = ['Andrew', 'Teresa', 'Kairu', 'Janderson', 'Drew']
 
  print(get_close_matches(word, possibilities))
 
  # Output: ['Andrew']
 
  除此之外還有幾個是您可以查看的屬于 Difflib 的其他一些方法和類:unified_diff、Differ和 diff_bytes
 
 
  2. sched
 
  sched 是一個有用的模塊,它以跨平臺工作的事件調度為中心,與 Windows 上的任務調度程序等工具形成鮮明對比。大多數情況下,使用此模塊時,都會使用 schedular 類。
 
  更常見的 time 模塊通常與 sched 一起使用,因為它們都處理時間和調度的概念。
 
  創建一個 schedular 實例:
 
  schedular_name = sched.schedular(time.time, time.sleep)
 
  可以從這個實例中調用各種方法。
 
  調用 run() 時,調度程序中的事件/條目會按照順序被調用。在安排完事件后,此函數通常出現在程序的最后。另外,搜索公眾號Linux就該這樣學后臺回復“git書籍”,獲取一份驚喜禮包。
 
  enterabs() 是一個函數,它本質上將事件添加到調度程序的內部隊列中。它按以下順序接收幾個參數:
 
  事件執行的時間
 
  活動優先級
 
  事件本身(一個函數)
 
  事件函數的參數
 
  事件的關鍵字參數字典
 
  下面是一個示例,說明如何一起使用這兩個函數:
 
  import sched
 
  import time
 
  def event_notification(event_name):
 
      print(event_name + " has started")
 
  my_schedular = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
 
  closing_ceremony = my_schedular.enterabs(time.time(), 1, event_notification, ("The Closing Ceremony", ))
 
  my_schedular.run()
 
  # Output: The Closing Ceremony has started
 
  還有幾個擴展 sched 模塊用途的函數:cancel()、enter() 和 empty()。
 
 
  3. binaascii
 
  binaascii 是一個用于在二進制和 ASCII 之間轉換的模塊。
 
  b2a_base64 是 binaascii 模塊中的一種方法,它將 base64 數據轉換為二進制數據。下面是這個方法的一個例子:
 
  import base64
 
  import binascii
 
  msg = "Tandrew"
 
  encoded = msg.encode('ascii')
 
  base64_msg = base64.b64encode(encoded)
 
  decode = binascii.a2b_base64(base64_msg)
 
  print(decode)
 
  # Output: b'Tandrew'
 
  該段代碼應該是不言自明的。簡單地說,它涉及編碼、轉換為 base64,以及使用 b2a_base64 方法將其轉換回二進制。
 
  以下是屬于 binaascii 模塊的其他一些函數:a2b_qp()、b2a_qp() 和 a2b_uu()。
 
 
  4. tty
 
  tty 是一個包含多個實用函數的模塊,可用于處理 tty 設備。以下是它的兩個函數:
 
  setraw() 將其參數 (fd) 中文件描述符的模式更改為 raw。
 
  setcbreak() 將其參數 (fd) 中的文件描述符的模式更改為 cbreak。
 
  由于需要使用 termios 模塊,該模塊僅適用于 Unix,例如在上述兩個函數中指定第二個參數(when=termios.TCSAFLUSH)。
 
 
  5. weakref
 
  weakref 是一個用于在 Python 中創建對對象的弱引用的模塊。
 
  弱引用是不保護給定對象不被垃圾回收機制收集的引用。
 
  以下是與該模塊相關的兩個函數:
 
  getweakrefcount() 接受一個對象作為參數,并返回引用該對象的弱引用的數量。
 
  getweakrefs() 接受一個對象并返回一個數組,其中包含引用該對象的所有弱引用。
 
  weakref 及其函數的使用示例:
 
  import weakref
 
  class Book:
 
      def print_type(self):
 
          print("Book")
 
  lotr = Book
 
  num = 1
 
  rcount_lotr = str(weakref.getweakrefcount(lotr))
 
  rcount_num = str(weakref.getweakrefcount(num))
 
  rlist_lotr = str(weakref.getweakrefs(lotr))
 
  rlist_num = str(weakref.getweakrefs(num))
 
  print("number of weakrefs of 'lotr': " + rcount_lotr)
 
  print("number of weakrefs of 'num': " + rcount_num)
 
  print("Weakrefs of 'lotr': " + rlist_lotr)
 
  print("Weakrefs of 'num': " + rlist_num)
 
  # Output: 
 
  # number of weakrefs of 'lotr': 1
 
  # number of weakrefs of 'num': 0
 
  # Weakrefs of 'lotr': [<weakref at 0x10b978a90; to 'type' at #0x7fb7755069f0 (Book)>]
 
  # Weakrefs of 'num': []
 
  輸出從輸出的函數返回值我們可以看到它的作用。由于 num 沒有弱引用,因此 getweakrefs() 返回的數組為空。擴展:接私活兒
 
  以下是與 weakref 模塊相關的一些其他函數:ref()、proxy() 和 _remove_dead_weakref()。
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